• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.77-87
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• 2004

본 논문에서는 국내 서남해안 11개 지역에서 수행된 63회의 피에조콘 시험결과와 176개의 선행압밀하중 자료로부터 국내 연약지반의 선행압밀하중 예측을 위한 오차 역전파 알고리즘으로 학습된 피에조콘 인공신경망 모델을 구축하였다. 전체 자료 중 147개의 자료만이 인공신경망 모델 구축을 위한 학습과정에 사용되었으며 학습에 사용되지 않은 29개의 자료를 구축된 인공신경망의 검증에 활용하였다. 또한 기존의 경험모델 및 이론모델과 비교하여 제안된 인공신경망 모델의 유용성을 확인하였다. 연구를 통하여 4-4-9-1의 구조를 갖는 간단한 다층 인공신경망이 구축되었으며 입력값으로는 피에조콘 선단저항력 $q_T$, 관입간극수압 $u_2$그리고 지반의 총상재하중 $\sigma_{vo}$ 및 유효상재하중 $\sigma'_{vo}$ 이 사용되었다. 제안된 인공신경망 모델은 학습되지 않은 새로운 검증자료에 대한 예측을 통하여 입력변수들과 선행압밀 하중 간의 비선형적 상관관계를 성공적으로 모델하는 것으로 검증되었으며 정확성면에서는 기존의 이론모델과 국내외 경험모델과 비교할 때 월등히 향상된 예측능력을 가진 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 제안된 모델은 국내 특정지 역에 대한 모델이 아니라 서남해안의 다양한 지반특성을 갖는 지반에서 수행된 자료를 바탕으로 구축되어 데이터베이스에 포함되지 않은 지역에 대하여도 매우 타당성있는 예측결과를 주어 특정지역에 국한된 지역의존적 예측이 아닌 일반화된 지역에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.87-95
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• 1988

극지(極地) 해역(海域)의 경우(境遇) 극심(極甚)한 환경(環境) 조건(條件)으로 인(因)하여 육중(肉重)한 중력식(重力式) 해양구조물(海洋構造物)이 제안(提案)되고 있는데 이와 같이 구조물(構造物)의 특성(特性)길이가 입사파(入射波)의 파장(波長)에 비(比)하여 무시(無視)할 수 없을 정도(程度)이면 선형(線形) 회절(廻折) 이론(理論)을 적용(適用)하여 구조물(構造物)에 작용(作用)하는 전(全) 파력(波力)을 계산(計算)하여 왔다. 그러나 구조해석(構造解析)과의 연계(連繫)를 고려(考慮)하면 수심별(水深別) 파력(波力)의 분포(分布)와 파랑압력(波浪壓力)의 분포(分布)가 요구(要求)되어지므로 기개발(旣開發)된 연직(鉛直) 축대칭(軸對稱) 물체(物體)에 작용(作用)하는 전파력계산(全波力計算) 프로그램을 일부(一部) 수정(修正)하였다. 압력(壓力)의 경우(境遇) 고정(固定) 원통(圓筒)에 대한 MacCamy-Fuchs의 해석적(解析的) 해(解)와 비교(比較)해본 결과(結果) Green함수(凾數)의 Fourier Mode, l값은 해석해(解析解)를 계산(計算)할 경우(境遇)는 6을 사용(使用)하고 수식해(數植解)를 계산(計算)할 경우(境遇)에는 5로 하여 계산(計算)하면 충분(充分)한 정확도(正確度)를 얻을 수 있었다. 이렇게 구한 파랑하중(波浪荷重) 자료(資料)들은 구조물(構造物)의 응사(凝似) 정적해석(靜的解析), 동적해석(動的解析) 및 피로해석시(疲勞解析時)에 사용(使用)되어 질 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.19-24
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• 2020

화석 연료의 고갈로 인해 신재생 에너지에 관한 관심이 증가하고 있다. 특히, 예측가능성이 높고 이용 가능한 양이 풍부한 파력에너지 (Wave Power Energy)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에 사용된 동축 가속형 파력 발전장치 (Coaxial Accelerator Type Wave Power Generator)는 양방향 선형 운동을 회전력으로 변환함으로써 발전 효율을 향상시킬 수 있도록 설계되었다. 본 연구에서는 해양공학수조에서 파를 생성 한 후, 파주기 및 파고에 따른 케이스 실험을 수행하였다. 실험 연구의 결과는 주파수 응답과 관련된 이론적인 방법을 통해 검증하였으며, 전반적인 경향이 일치하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 제작 전 설계 단계에서 파력 발전기의 전력을 예측하고 파력에너지의 효율을 개선하기 위한 매개 변수를 연구하는데 유용할 것으로 예상된다. 또한 제조업체는 본 연구의 결과를 통해 파력 발전기의 파력 에너지 효율을 예측하여 시행착오방지를 통해 개발 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.1-8
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• 2010

푸리에 급수는 사인 곡선처럼 일정한 진폭으로 진동하는 정규파(wave)를 사용한다. 그래서 푸리에 급수에서 사용하는 함수는 진동수의 크기가 시간에 따라 변하지 않기 때문에 국부적인 영역에서 급작스런 진동이나 불연속성을 갖는 신호를 표현하기에는 한계가 있다. 그러나 이러한 푸리에 해석의 단점을 여러개의 적절한 웨이블렛의 선형조합에 의해 보완할 수 있는 것이 웨이블렛 급수해석이다. 시간에 집중되어진 궤적의 작은 잔파(wavelet)를 사용함으로써 시간과 주기의 폭을 변화시킬 수 있기 때문에 유동적이고, 특이(singular)형상을 지닌 신호들을 보다 효율적으로 표현할 수 있다. 이 연구의 주요 목적은 웨이블렛 급수해석이라고 불리는 방법을 2계 편미분방정식으로 표현되는 1차원 축방향 부재에 웨이블렛 이론을 적용함과 동시에 유한요소법과 같은 수치해석법과의 비교를 통해 성능평가를 위해 제안되었다. 여러 형태의 웨이블렛 함수의 검토 후에 HAT 함수가 웨이블렛 및 스케일링 함수로 채택되었다. 등분포하중을 받는 경우의 축방향 부재해석에서 제안된 방법은 유한요소법과 같이 효율적임을 보이며, 특히 응력특이점에서는 더 정확한 값을 보였으며, 계산시간도 절약되는 장점을 얻을 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.828-833
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• 2018

일반적으로 반사파 및 공진이 위상 왜곡에 영향을 준다고 많이 알려져 있지만, 그 두 가지 이유 이외에 안테나 임피던스 변화에 따라서도 위상 지연을 왜곡시킬 수 있다는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 상호 결합 영향을 모두 고려한 안테나 임피던스 $Z_A$에 따른 위상 지연 오차를 분석하고, 이에 따른 빔조향 특성을 확인하였다. 안테나 임피던스에 대한 반사손실의 최대값($RL_{max}$)이 -10 dB와 -7 dB일 때 모든 주파수에서 각각 $0.051{\lambda}$에 해당하는 $18.5^{\circ}$와 $0.074{\lambda}$에 해당하는 $26.5^{\circ}$의 최대 위상 지연 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 8개의 선형 배열 안테나를 통해 몬테 카를로 시뮬레이션을 진행한 결과, $18.5^{\circ}$와 $26.5^{\circ}$의 균등 분포 위상 오차를 갖는 상황에서 각각 $0{\sim}30^{\circ}$의 빔조향을 했을 때 목표 빔조향각과 해당 위상 오차에 의해 틀어져서 관측되는 조향각 사이의 RMS 오차는 $0.19{\sim}0.4^{\circ}$이고, 표준편차는 $0.14{\sim}0.33^{\circ}$이다. 이때 사이드 로브 레벨은 -12.8 dB의 이론치로부터 위상 오차에 의해 0.74~1.21 dB 만큼 증가하고 사이드 로브 레벨 증가량의 표준 편차는 0.31~0.51 dB를 갖는다. 이를 스파이럴 안테나 8개 배열 구조를 설계하여 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.